AI によりロボット組立が容易に

MIRAI 制御システムを使用すると、ロボットは、このワイングラスのような、作業空間の光の状態に応じて外観が変化するアイテムを扱うことができます。 写真提供：Micropsi Industries

メーカーは人工知能を使用して自動検査を改善し、よりコスト効率の高い製品設計を生成し、一連のプロセスデータを分析して欠陥を防止しています。 現在では、AI を使用してロボットの誘導を改善できるようになりました。

ドイツの新興企業 Micropsi Industries GmbH は、ロボットが作業空間の形状、位置、色、光条件の変化に対処できるようにする新しい制御システム MIRAI を導入しました。 MIRAIはAIを活用してロボットの動きをリアルタイムに生成し、対象物の動きに自動で応答することができます。 MIRAI はロボットの経路の最初と最後のセンチメートルを制御するため、部品をしっかりと固定する必要がありません。

このシステムは、MIRAIコントローラー、6軸ロボット、力・トルクセンサー、エンドエフェクター、カメラ、リングライトで構成されています。 写真提供：Micropsi Industries

MIRAI はロボットのプログラミング作業も簡素化します。 MIRAIを搭載したロボットは観察を通じて多くのタスクを学習できるため、さまざまなプロセスステップの訓練や再訓練が容易に行えます。 プログラミングやAIの知識は必要ありません。

システムはMIRAIコントローラーで構成されます。 6 軸ロボット (ファナックまたはユニバーサル ロボットによって供給)。 力トルクセンサー。 エンドエフェクターと、 カメラ (Micropsi Industries によって供給)。 そしてリングライト。

MIRAI はロボットのネイティブ コントローラーを強化し、機械が作業環境を認識できるようにします。 MIRAI 対応ロボットは AI を通じて人間の行動を観察し、その行動を模倣します。 観察は、ロボットの手首に取り付けられたカメラ、または作業スペースに近い固定位置に設置されたカメラによって記録されます。 ロボットを訓練するには、人間がロボットの手首で手動でロボットを誘導することによって、タスクのデモンストレーションを繰り返し実行し、記録します。 次に、記録はビジョンベースのリアルタイムのロボット制御スキーマに変換されます。

5月、Micropsi Industriesと締結専門会社DEPRAGは、部品の位置、締結角度、製造公差の変動を補正できるロボットねじ回しシステムの提供で協力すると発表した。 ガイダンスがなければ、6 軸ロボットによるネジ締めは不可能ではないにしても、困難になる可能性があります。

「私たちは、DEPRAG のような伝統的なメーカーと協力し、ねじ回し技術の分野における彼らの膨大な豊富な経験から利益を得ることができることをうれしく思います」と Micropsi Industries の最高技術責任者である Dominik Bösl 氏は述べています。 「この協力により、当社の顧客は堅牢で収益性の高い自動化ソリューションを提供でき、自動化へのアクセスを簡素化するという当社の目標を前進させることができます。」

DEPRAG と Micropsi のシステムを使用すると、ロボットがコンベア上を通過するアセンブリにネジを取り付けることもできます。

このシステムは、家電製品、電子機器、自動車部品、農業機械などの幅広い製品の組み立てに適しています。

ネジ締めシステムのビデオを見るには、ここをクリックしてください。

Micropsi と DEPRAG は協力して、部品の位置、締め付け角度、または製造公差の変動を補償できるロボットねじ駆動システムを提供しています。 写真提供：DEPRAG

シーメンス エナジーは、Micropsi の技術を利用してガス タービン ベーンの改修プロセスを自動化しています。

4 年間使用した後は、ベーンの形状を変更し、表面を再仕上げする必要があります。 羽根の表面に沿って、幅約 2 ミリメートルの小さな穴が数百個あります。 これらの穴は、以前にベーンが使用されていたとき、タービン内の温度が非常に高くなり、空冷や保護コーティングなどの対策がなければベーンが溶けてしまうような状態で空冷するために使用されていました。

改修プロセスでは、表面処理の前にこれらの穴を埋める必要があります。 これには、細い針を使って各穴にはんだペーストを塗布することが含まれます。